[发明专利]非法张贴广告的检测方法、系统和电子设备

说明书

本申请公开了一种结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法、系统和电子设备。所述方法，包括：获取包含通告图形的待检测图像；将所述待检测图像通过卷积神经网络以获得第一特征图；从所述卷积神经网络的第N层获得所述待检测图像的第二特征图，其中，N大于等于2且小于等于4；融合所述第一特征图和所述第二特征图以获得分类特征图；以及，将所述分类特征图以分类函数获得分类结果，所述分类结果用于表示所述通告图形是否包含非法张贴广告。这样，以深度神经网络通过结合通告和非法广告的背景形状特征的低维特征和包含通告图形的待检测图像的高维特征来识别通告上是否重叠有非法广告。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，且更为具体地，涉及一种结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法、系统和电子设备。

背景技术

“智慧城市”将信息技术与先进的城市经营服务理念进行有效融合，通过对城市的地理、资源、环境、经济等进行数字网络化管理，为城市提供更便捷、高效、灵活的公共管理的创新服务模式。

在现代城市管理中，在张贴公告的地方喷涂诸如宣传品、商业性广告之类的非正常通告类内容给城市管理者带来了巨大困扰，例如，在通告栏、天梯、楼房入口等处张贴非法张贴广告。目前，非法张贴广告的清理工作由保洁公司的人员处理，这种方式效率低下且人工成本高，每次保洁人员都需要做地毯式排查，在清理完一遍后，当广告再次出现时，又需要重新做一次地毯式排查清理工作。

近年来，深度学习尤其是神经网络的发展为非法张贴广告的监管提供了新的解决思路和方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法、系统和电子设备，其以深度神经网络通过结合通告和非法广告的背景形状特征的低维特征和包含通告图形的待检测图像的高维特征来识别通告上是否重叠有非法广告。

根据本申请的一个方面，提供了一种结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法，其包括：

获取包含通告图形的待检测图像；

将所述待检测图像通过卷积神经网络以获得第一特征图；

从所述卷积神经网络的第N层获得所述待检测图像的第二特征图，其中，N大于等于2且小于等于4；

融合所述第一特征图和所述第二特征图以获得分类特征图；以及

将所述分类特征图以分类函数获得分类结果，所述分类结果用于表示所述通告图形是否包含非法张贴广告。

在上述结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法中，获取包含通告图形的待检测图像，包括：从设置在预定位置的监控摄像头获取所述待检测图像，其中，所述预定位置包括对应于张贴有通告的位置。

在上述结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法中，从所述卷积神经网络的第N层获得所述待检测图像的第二特征图，包括：确定所述卷积神经网络的层数；基于所述卷积神经网络的层数确定N的数目；以及，从所述卷积神经网络的所确定的第N层获得所述待检测图像的第二特征图。

在上述结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法中，融合所述第一特征图和所述第二特征图以获得分类特征图，包括：计算所述第一特征图和所述第二特征图的加权和以获得所述分类特征图。

在上述结合背景形状特征识别的非法张贴广告的检测方法中，在所述卷积神经网络的训练过程中，所述第一特征图相对于所述第二特征图的权重作为超参数。